# **Evaluación Algoritmos** 🔎

La evaluación de los algoritmos creados se realizar por medio de la métrica [accuracy](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.accuracy_score.html), la cual simplemente determina el numero de observaciones clasificadas correctamente. Esta métrica se aplica a los resultados que genera la aplicación del algoritmo sobre el grupo de testeo `test.csv`.

## **Formato de Subida Resultados** 📰


Para subir los resultados y conocer el puntaje obtenido seleccione la opción de `Sumbit Predictions`, el formato de subida debe ser un archivo con formato `.csv` con dos columnas, la primera `id`, la cual corresponde a los números de identificación de los individuos, estos pueden ser extraídos del mismo archivo `test.csv`, la otra columna se debe llamar 'empleado' y corresponde a las predicciones de los grupos sobre los datos de testeo.

Ejemplo de formato del archivo:

```
id,empleado
125,0
407,1
302,1
```